{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 0
   },
   "source": [
    "# 数据预处理\n",
    ":label:`sec_tablesaw`\n",
    "\n",
    "到目前为止，我们已经介绍了处理存储在`NDArrays`中数据的各种技术。为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的`NDArrays`格式数据开始。在Java常用的数据分析工具中，通常使用 `tablesaw` 软件包。如果你以前使用过Python的`pandas`你会发现`tablesaw`的API和`pandas`很相似。因此，我们将简要介绍使用 `tablesaw` 预处理原始数据并将原始数据转换为`NDAarray`格式的步骤。我们将在后面的章节中介绍更多的数据预处理技术。\n",
    "\n",
    "\n",
    "## 导入tablesaw依赖项\n",
    "\n",
    "在 Jupyter 中使用`tablesaw`，可以用如下的方法导入依赖性项：\n",
    "\n",
    "```\n",
    "%%loadFromPOM\n",
    "<dependency>\n",
    "    <groupId>tech.tablesaw</groupId>\n",
    "    <artifactId>tablesaw-jsplot</artifactId>\n",
    "    <version>0.38.1</version>\n",
    "</dependency>\n",
    "```\n",
    "\n",
    "为了方便使用，我们把`tablesaw`的依赖项以及常用类存到：`plot-utils.ipynb`文件。只要用如下的命令加载即可："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%load ../utils/plot-utils.ipynb"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 读取数据集\n",
    "\n",
    "举一个例子，我们首先(**创建一个人工数据集，并存储在csv（逗号分隔值）文件**) `../data/house_tiny.csv` 中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。下面的`mkdir_if_not_exist` 函数可确保目录 `../data` 存在。注意，注释 `#@save`是一个特殊的标记，该标记下方的函数、类或语句将保存在 `d2l` 软件包中，以便以后可以直接调用它们（例如 `d2l.mkdir_if_not_exist(path)`）而无需重新定义。\n",
    "\n",
    "下面我们将数据集按行写入 csv 文件中。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%load ../utils/djl-imports"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "File file = new File(\"../data/\");\n",
    "file.mkdir();\n",
    "\n",
    "String dataFile = \"../data/house_tiny.csv\";\n",
    "\n",
    "// Create file\n",
    "File f = new File(dataFile);\n",
    "f.createNewFile();\n",
    "\n",
    "// Write to file\n",
    "try (FileWriter writer = new FileWriter(dataFile)) {\n",
    "    writer.write(\"NumRooms,Alley,Price\\n\"); // Column names\n",
    "    writer.write(\"NA,Pave,127500\\n\");  // Each row represents a data example\n",
    "    writer.write(\"2,NA,106000\\n\");\n",
    "    writer.write(\"4,NA,178100\\n\");\n",
    "    writer.write(\"NA,NA,140000\\n\");\n",
    "}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 2
   },
   "source": [
    "要从创建的 csv 文件中加载原始数据集，我们导入 `tablesaw` 包并调用 `read` 函数。该数据集有四行三列。其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "Table data = Table.read().file(\"../data/house_tiny.csv\");\n",
    "data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 4
   },
   "source": [
    "## 处理缺失值\n",
    "\n",
    "注意，有一些字段数据为空。为了处理缺失的数据，典型的方法包括 *插值* 和 *删除*，其中插值用替代值代替缺失值。而删除则忽略缺失值。在这里，我们将考虑插值。\n",
    "\n",
    "我们将`data`分成`inputs`和`outputs`，其中前者为`data`的前两列，而后者为`data`的最后一列。对于`inputs`中缺少的的数值，我们用同一列的均值替换缺失数据项。对于 `inputs` 中缺少的的数值，我们用同一列的均值替换缺失数据项。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "Table inputs = data.create(data.columns());\n",
    "inputs.removeColumns(\"Price\");\n",
    "Table outputs = data.select(\"Price\");\n",
    "\n",
    "Column col = inputs.column(\"NumRooms\");\n",
    "col.set(col.isMissing(), (int) inputs.nCol(\"NumRooms\").mean());\n",
    "inputs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 6
   },
   "source": [
    "对于 `inputs` 中的类别值或离散值，我们将缺失数据视为一个类别。由于 “巷子”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值 “Pave” 和缺失数据，`tablesaw` 可以自动将此列转换为两列 “Alley_Pave” 和 “Alley_nan”。巷子类型为 “Pave” 的行会将“Alley_Pave”的值设置为1，“Alley_nan”的值设置为0。缺少巷子类型的行会将“Alley_Pave”和“Alley_nan”分别设置为0和1。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "StringColumn col = (StringColumn) inputs.column(\"Alley\");\n",
    "List<BooleanColumn> dummies = col.getDummies();\n",
    "inputs.removeColumns(col);\n",
    "inputs.addColumns(DoubleColumn.create(\"Alley_Pave\", dummies.get(0).asDoubleArray()), \n",
    "                  DoubleColumn.create(\"Alley_nan\", dummies.get(1).asDoubleArray())\n",
    "                 );\n",
    "inputs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 8
   },
   "source": [
    "## 转换为NDArray格式\n",
    "\n",
    "现在 `inputs` 和 `outputs` 中的所有条目都是数值类型，它们可以转换为NDArray格式。当数据采用张量格式后，可以通过在 :numref:`sec_ndarray` 中引入的那些NDArray函数来进一步操作。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "NDManager nd = NDManager.newBaseManager();\n",
    "NDArray x = nd.create(inputs.as().doubleMatrix());\n",
    "NDArray y = nd.create(outputs.as().intMatrix());\n",
    "x"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 12
   },
   "source": [
    "## 小结\n",
    "\n",
    "* 像庞大的 Java 生态系统中的许多其他扩展包一样，`tablesaw` 可以与NDArray兼容。\n",
    "* 插值和删除可用于处理缺失的数据。\n",
    "\n",
    "\n",
    "## 练习\n",
    "\n",
    "创建包含更多行和列的原始数据集。\n",
    "\n",
    "1. 删除缺失值最多的列。\n",
    "2. 将预处理后的数据集转换为NDArray格式。\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Java",
   "language": "java",
   "name": "java"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": "java",
   "file_extension": ".jshell",
   "mimetype": "text/x-java-source",
   "name": "Java",
   "pygments_lexer": "java",
   "version": "14.0.2+12"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
